“个推CEO方毅：当大数据撞上小场景”

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总结一下，作为APP开发者，有基于lbs、冷热大数据等支撑的应时推送，就像放风筝一样，可以永远向客户推送准确的新闻。 10月23日，一位推送ceo方毅在上海连锁大会上就推送、大数据和小场景分享了他的一点感悟。

以下是演讲的实录，一部分被删除了。

APP发布了，具有推送功能就像放风筝一样

目前已知的大多数APP都集成了推送功能，但在2009年之前，只有少数APP具有推送功能。 我们当时做了一个叫信的产品。 比微信早了整整一年，让推送成为了工程上的可行性。 对开发者来说，如果你发布APP的时候，你就像点着灯笼，有推就像放风筝，推能在适当的情况下给客户一点指令，这是推对产品运营的重要作用。 此外，推送并不决定推送什么样的信息，而只是向客户发布信息。 所以我们想降低开发者盲目推送的欲望，帮助他精细化的运营。

所谓推送，就是让你的手机后台在云中保持长久的连接，如果有信息，可以将其送达客户的手机端。 截止到本月末，累计访问sdk的客户将超过60亿人。 因为我们7月份刚庆祝了50亿人，所以每天增加1200万1800万新顾客，可以覆盖9亿左右的独立终端。 其中，约1亿5千万人在海外，开发者的访问量超过了20万人。

应景推送: lbs+大数据，如果要推送就选择推送

我们重复了三次推送。 我知道互联网+这个概念的出现其实提出了移动网络的七个机会。 第一个是连接一切，按第一步就是让客户、手机以及人与互联网实时连接。 而且，1.0时代我们做的一件重要的事就是在省电、省流量方面做到极致。 如果手机上有7、8个APP插在推式sdk上，我不会消耗8个电力流量，而是将其合并为1个。 如果你的APP被安卓4.0以上的系统一键清除进程后，就不会发生推送进程。 即使技术再怎么投入到核心团队进行推送，如果客户不积极打开这个APP，你的推送也是无效的，如果是低频APP，70%80%的客户对你来说都处于无法联系的状态。 这时，推送就能帮你处理这个课题。 我们可以实现APP间的相互照顾，有信息后呼叫后台实时推送，最大限度地保证信息的到达率。

到了推送2.0时代，我们和大家一样关注着。 所有领域的信息开设率，最初11年我们在这个微博上制作的时候是40%。 那个时候，大家把信息看得像邮件一样。 一有信息就像强迫症一样开设。 到现在为止，这个信息的开设率下降到了5%15%。 也就是说，超过85%的信息骚扰过客户。 这个人如果持续很长时间，就会导致客户的卸载。所以我们和很多开发者进行了精细化的讨论，提出了一点处理方案。 例如，我们向pptv提出的方案。 以前，pptv每天早上9点给客户推八卦信息和非常有趣的视频。 顾客兴致勃勃地打开体验也很好，但星期天一推，顾客就没打扫过。 因为，这些客户还在睡觉。 所以pptv从战略上把周末调整到十点推，这些都是非常精细运营的一点措施。 根据客户APP的招聘习性和客户画像，我们对各客户的年龄、性别、喜好、是否打开各文案等进行了非常细致的管理，所以可以在我们的后台选择和推送客户的组合方法。 这非常有助于细化运营。 推送2.0时代，我们做的智能推送是，避免消息打扰客户，让APP与人之间的行为成为超链接。

今年发售的推送3.0产品被称为应景推送，将根据lbs进行正确的推送。 我们所有进入公司的员工都必须学会在合适的时间、合适的地点、合适的场景、合适的文案、推到合适的人身上。 中国有应景一词，今后还将详细介绍应景推送。

场景推送需要冷热大数据的支持

根据今天的主题，谈谈应时的推送。 场景推送的关键在于如何识别客户在哪个场景。 这个地理位置非常重要。 但是，如果开发者每天都开着客户的gps，客户就不会放心。 因此，我们更核心地使用了wifi指纹、基站等各种综合方法。 客户必须连接到wifi，并进入飞行模式，才能知道客户现在在哪里。

按wifi指纹为基础的电子围栏技术，可以精确到大楼级别。 之所以说大家听到的大数据，我认为大数据首先必须拥有大量的数据。 我们每天可以把5个t新大数据全部放在云端，实时在线解决。 总池中有一个或多个p的数据。 我认为大数据的核心本质是在所有大数据中找到你在意的小数据，而不是单独求大。 另外，将年龄、性别、收入、职业等几乎不变的参数定义为冷数据。 另外，客户现在在什么场合，在意什么，对什么感兴趣，买什么？ 这样的场景捕获非常重要，购买率将提高8倍以上。 将这样的数据定义为热数据。 另一个重要的近邻大体上是将热数据和冷数据混合在一起，提出温数据的概念。 也就是说，你最近在淘宝买了什么？ 我最近去过妇幼保健医院做产检。 这些数据可以大致定义其客户目前对母婴产品的指控。

让我举几个客户图像非常典型的例子。 包围中国汽车教习所的所有理论考试地点，包围所有道路考试地点。 一个人的身体半年左右去过教习所的理论考试的地方。 最近出现在驾校道路考试的地方。 一个月后出现在4s店门口。 你觉得他想做什么？ 买车。 所以这个时候，可以给他推送汽车保险、汽车企业品牌的相关信息。 此外，围绕所有妇幼保健医院，一名妇女如果去产检，就可以准确地计算出预产期。 这个时候，可以推送奶粉企业品牌的新闻。 最近，有一家企业帮助我们拆除了大同到连云港的货物运输变化情况。 我说不是上帝，也不是海关。 我后来才知道这是怎么知道的。 例如，如果有人发现在这两个地方长时间进行振动行为，你就会发现那是在这两个地方运动的人。 你如何评价他是火车还是公共汽车？ 很明显，高速公路上以10速度牵引的是小车，以80速度行驶的是重型卡车。 通过了解这些行为模式，可以使这些顾客图像非常准确。

可以在指定的区域画圈，实时投入选择图像的人。 我们和滴滴打车合作，一个客户去高频出租车点，滴滴打车就会通知我们还有两张票。 客人去机场的话，去哪里都会弹出回程的票是否被预订了。 这是今年很多APP利用了非常细致的场景化推送，非常有效。

最后给大家看几张照片吧。 这是我们根据自己所有位置大数据制作的热企图，最近也特别火。 今年10月3日，还出现在了中央电视台的信息广播中，在介绍11黄金周的全国旅行状况的过程中提及了推动的热企图。

这是我们对北京西城区进行应急处理的热情尝试，我发现中间是金融街，那个地方是西单，那就是王府井。 平时是一个很直观的概念，故宫所在的地方人特别多，另一个洼地是中南海。 发现故宫现在北门的人很多，白天时间中轴上的人非常多，平均来说发现故宫的人非常低。 这是非常有趣的顾客图像数据。 因为只有在拔掉西城区所有室内人员后，留在街上的人才会绘制西城区的实时交通图，所以中国的交通图可以使用很多数据，直接在这里生成。

最后，移动网络时代是全民淘金的时代，从侧面打造可靠的水工，为您带来高质量的产品处理方案。 谢谢你。